The greatest suction on the cladding of flat roof low-rise buildings is known to occur beneath the conical vortices that form along the roof edges for cornering winds. In a companion paper, a model of the vortex flow mechanism has been developed which can be used to connect the surface pressure beneath the vortex to adjacent flow conditions. The flow model is experimentally validated in this paper using simultaneous velocity and surface pressure measurement on a 1 : 50 model of the Texas Tech University experimental building in a wind tunnel simulated atmospheric boundary layer. Flow visualization gives further insight into the nature of peak suction events. The flow model is shown to account for the increase in suction towards the roof corner as well as the presence of the highest suction at wind angles of $60^{\circ}$. It includes a parameter describing vortex suction strength, which is shown to be related to the nature of the reattachment, and also suggests how different components of upstream turbulence could influence the surface pressure.
To investigate the motion-induced aeroelastic effects (or aerodynamic feedback effects) on a square cylinder in uniform flow, a series of wind tunnel tests involving the pressure measurement of a rigid model (RM) and simultaneous measurement of the pressure and vibration of an aeroelastic model (AM) have been systematically carried out. More specifically, the aerodynamic feedback effects on the structural responses, on the mean and root-mean-square wind pressures, on the power spectra and coherence functions of wind pressures at selected locations, and on the aerodynamic forces were investigated. The results indicated the vibration in the lock-in range made the shedding vortex more coherent and better organized, and hence presented unfavorable wind-induced effects on the structure. Whereas the vibration in the non-lock-in range generally showed insignificant effects on the flow structures surrounding the square cylinder.
The determination of thrust is very important in hypersonic air-breathing propulsion design and evaluation. Because of the short flow-residence time in the combustor, the evaluation of engine performance is strongly influenced upon the engine thrust. Conventional methods to determine the thrust is using thrust stand or force measurement system. However, these methods cannot be applied to the case where thrust stands are impractical, such as free jet testing of engines, and model combustor. With this reason, the thrust determination method from measured pilot pressure is considered and evaluated.
Cheng, X.X.;Zhao, L.;Ge, Y.J.;Dong, J.;Demartino, C.
Wind and Structures
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제24권2호
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pp.119-144
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2017
The traditional method for the simulation of high Reynolds number (Re) effects on wind loads on cooling tower models in wind tunnels focuses only on the mean wind pressure distribution. Based on observed effects of some key factors on static/dynamic flow characteristics around cooling towers, the study reported in this paper describes a comprehensive simulation method using both mean and fluctuating wind pressure distributions at high Re as simulation targets, which is indispensable for obtaining the complete full-scale wind effects in wind tunnels. After being presented in this paper using a case study, the proposed method is examined by comparing the full covariance matrices and the cross-spectral densities of the simulated cases with those of the full-scale case. Besides, the cooling tower's dynamic structural responses obtained using the simulated wind pressure fields are compared with those obtained by using the full-scale one. Through these works, the applicability and superiority of the proposed method is validated.
This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.
Simultaneous pressure and force measurements have been conducted on a stationary box deck section model for two configurations (namely without and with New Jersey traffic barriers) at various angles of incidence. The mean and fluctuating aerodynamic coefficients and pressure coefficients were derived, together with their spectra and with the coherence functions between the pressures and the total aerodynamic forces. The mean aerodynamic coefficients derived from force measurements are first compared with those derived from the integration of the pressures on the deck surface. Correlation between forces and local pressures are determined in order to gain insight on the wind excitation mechanism. The influence of the angle of incidence on the pressure distribution and on the fluctuating forces is also analysed. It is evidenced how particular deck section areas are more responsible for the aerodynamic excitation of the deck.
The effects of wind fence on the pressure characteristics around low-rise building model were investigated experimentally. Flow characteristics of turbulences behind wind fence were measured using hot-wire anemometer. The wind fence characterize by varying the porosity of 0 %, 40 % and the distances from the wind fence from 1 H to 6 H with maintaining the uniform flow velocity of 6 m/s. We investigated the overall characterization of the low-rise building by measuring pressure seventy four on model. The effects of porosity fences varied with the porosity of the fence and measurement locations(1H-6H). The 0% porosity proved to be effective for the protection area of 4H to 6H, but the 40% porosity proved to be effective for the protection area of 1H to 6H. The low-rise building of front face was found to be best wind fence for decreasing the mean, maximum and minimum pressure fluctuation.
Unlike ordinary train, the HST(High Speed Train) is operated at a very high speed, which may cause pressure transient problems when the HST is passing through a station. In the present study, the wind pressure caused by the passing HST was measured in the Cheonan HST station and compared with the numerical simulations. For the measurement, the HST was passing through the station at speeds of 240 km/h north bound and 150 km/h south bound. MEMS based differential pressure transducers are used to measure pressure variation at various locations in the station. It is shown from the results that measured data are in good agreement with CFD simulation with moving mesh technique for the train movement. With the present validation of CFD simulation, the CFD simulation may effectively aid the design of future HST station.
Vertical particle size distribution, total particle concentration, wind velocity, temperature and humidity measurement was performed with a drone. The drone was equipped with a wind sensor, house-made optical particle count(Hy-OPC), condensation particle counter(Hy-CPC), GPS, Temperature, Relative Humidity, Pressure and communication system. Base on the wind velocity and the particle size vertical distribution measurement with drone, the particle mass flux was calculated. The vertical particle distribution showed that the particle number concentration was very strongly correlated with the relative humidity.
Pinelli, J.P.;Subramanian, C.S.;Lapilli, C.;Buist, L.
Wind and Structures
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제8권3호
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pp.179-196
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2005
This paper describes the application of a wireless data acquisition system to monitor wind pressures and velocities with absolute pressure sensors and an anemometer. The system was developed for future deployment, as part of a research effort currently underway to instrument coastal homes in Florida to monitor roof wind pressures during hurricanes. The proposed wireless system will replace the current system that involves a large amount of hardwired connections from the sensors to the data processing unit that requires labor intensive wiring and preparation of the home. The paper describes comparison studies and field tests to assess the performance of the system. The new system offers the advantages of light hardware, ease of installation, capacity for 48 hours of continuous data acquisition, good frequency and amplitude responses, and a relatively simple maintenance. However, the tests also show that the shape of the shell that has been previously used to protect the sensors might interfere with the proper measurement of the pressures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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